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AI-HOPE：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang，博士1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士。2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。高优化和精准医疗人工智能代理 (AI-HOPE) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，无需编程专业知识。AI-HOPE 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：AI-HOPE 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，AI-HOPE 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，AI-HOPE 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 AI-HOPE 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：AI-HOPE 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。AI-HOPE 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
HOPE-AI：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang 博士 1、Enrique Velazquez-Villarreal 医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据同时加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理高优化平台 (HOPE-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。HOPE-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：HOPE-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比等统计输出。通过使用癌症基因组图谱 (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其能力：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者中 TP53 突变的富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，HOPE-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，HOPE-AI 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与现有文献一致，证明了 HOPE-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：HOPE-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者治疗效果的关键资源的作用。HOPE-AI 弥合了数据复杂性与研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 Ei-Wen Yang，博士 1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士 2,3 , *
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
CarlosRíosVelázquez，MS，PhD -UPRM
我的本科和研究生培训使我能够与包括真菌，细菌和病毒在内的各种微生物进行研究；结合对其生物学过程的分子和生理理解，以测试其解决问题的潜力。由我于2001年在UPR-Mayagüez建立的微生物生物技术和生物培训（MBB）实验室，寻求使用功能基因组学（质量核学）和组合化学技术的不同环境中微生物的生物医学和生物技术应用的活动。此外，MBB实验室还致力于使用微生物，生化，生理和分子方法分离，并鉴定出可栽培的微生物，例如紫色硫硫的光子细菌，蓝细菌，蓝细菌和生物发光细菌。在我的实验室中开发的宏基因组学专业知识允许从多种环境中开发出诸如水库，河水，洞穴，洞穴，热弹簧，堆肥，蜗牛微生物组和新研究的图书馆。此外，MBB还参与了波多黎各不同教育机构的研究人员，教师和教职员工的几个研讨会的开发。这包括与不同学科的同事的合作。通过MBB，我有机会培训了600多名生物学，微生物学，物理和生物技术学士学位的学生，到目前为止，有22名研究生已经获得了MS。i是Cabo Rojo Salterns的NSF资助的微生物天文台的一部分，并在USDA-CSREES支持的元基因组学方面进行了研究。我一直积极参与MARC/SLOAN学生的研究导师，路易斯·斯托克斯（Louis Stokes）参加少数群体参与（PR-LSAMP导师和科学协调员），生物智能，上升，加速和桥梁计划。一些本科生还能够与我一起参加教师和学生团队（快速：NSF，劳伦斯·伯克利国家实验室的DOE，doe，计算与系统生物学计划）（CSBI：Massachusetts Institute of Massigents of Technage of Massigents of Technicative of Massigents of Technice and Mastering Metagenomics of Wiscersin of Wissonsin of Wisconsinsinsinsion和Yair Yale Madison和Yaile Madsison和Yaile Madsison和Yaile-Yaile Maded和Yaile。此外，我还是几个学生组织的顾问/导师，例如工业生物技术学生组织，生物学BBB荣誉学会，Sacnas-Rum，天文学学，外生物学学生协会和国际基因工程机器（IGEM-RUM）。i是MARC计划的Co-PD，这是UPR-Mayagüez的Rise2best计划的COPI，特别是作为后者负责任的研究组成部分的协调员。我一直在积极参与监督教师，作为准备计划的一部分，通过教学和教学，为学生，老师和教师设计不同级别的教育研究和教学。最后，我是大学社区发展学院的一部分，我一直在使用参与式行动调查将不同的课程与社区服务联系起来。
González-Domínguez，JM。；莱昂（León）密歇根州卢西奥； Prato，M。； Vázquez，E。（2018）。在水性悬浮液中生产现成的几层石墨烯。 na Marco-Jiménez，f。; Borrás-Pérez，S。； Garcia-Dominguez，X。; D Auria，G。； VicenteAntón，JS。； Marin，C。（2020）。宿主遗传学和精子微生物的作用 使用机器学习技术研究影响牙科诊所患者保留的因素 1音乐厅的主观评估 可回收，固定的过渡金属光催化剂 在光学机械晶体腔中工程多种GHz机械模式LauraMercadé，1，2RaúlOrtiz，1 Alberto Grau，1 Amadeu Griol，1 Dan
石墨烯具有有希望的物理和化学特性，例如高强度和柔韧性，再加上高电导率和热导率。因此，它被整合到基于聚合物的复合材料中，以用于电子和光子学应用。与石墨烯发育相关的主要约束是，具有强疏水性，几乎所有分散体（通常是其处理和处理所需施用所必需的）都是在有毒的有机溶剂中制备的，例如N-甲基吡咯烷酮或N，N，N-二甲基甲酰胺。在这里，我们描述了如何使用球磨机制备去角质石墨。通过电子显微镜和拉曼光谱法测量，产生的石墨烯平均为三到四层厚，直径约500 nm。可以以光实体的形式存储；并且很容易分散在水性媒体中。我们的方法包括四个主要步骤：（i）有机分子（三聚氰胺）在石墨中的机械化学插入，然后在水中悬浮； （ii）洗涤悬浮石墨烯以消除大多数三聚氰胺； （iii）稳定石墨烯片的隔离； （iv）冻结以获得石墨烯粉末。该过程分别用于水性悬浮液和干粉末的6-7或9-10 d。该产品具有明确的属性，可用于许多科学和技术应用，包括毒理学影响评估和创新医疗设备的生产。
J. Enriquevázquez-lozano和iñigo自由主义*用各向异性时间边界塑造量子真空
相对于时间边界之前的波浪的频率。但是，最近的Researchontime-varyingmedia探索了更复杂的超材料时间边界提供的许多机会。例如，各向异性的时间边界起作用“反棱镜” [9]，可以重定向预测波的能量[10]，并且表现出无产生后向波的颞brewster角度[11，12]。频率分散时间边界可实现多频产生[13，14]，而非偏置时间边界表现出法拉第旋转效应[15]。将两个或多个边界组合到时间多层系统中提供了进一步的设计灵活性，包括控制向后波及其光谱响应[16-19]。此外，当大量的时间边界是合并的时，thesystemcanbeeffectivementive deScriveTialDasaphosedasa photonic时间晶体[20-22]或时空超材料[23]允许获取新形式的光传播形式。时间边界对于量子光学的领域也很感兴趣，在该领域中，它们已被证明会导致挤压转换[24 - 26]。它们还会修改量子发射器[27]和游离电子[28]的光发射。与经典案例类似，预计超材料提供的设计灵活性将为量子变化媒体的研究开辟新的途径。随着这一动机，在这项工作中，我们提出了各向异性时间边界如何在真空放大效果的角度特性上提供控制（见图1）。真空放大效应[29，30]由电磁真空状态产生的光子产生，这是由量子真空波动和动态边界之间的相互作用产生的。如图1所示，各向异性的时间边界允许控制生成的光子的角度分布，包括抑制沿特定方向的光子抑制光子的生产，并贯穿着光子的光子发射，同时将它们全部浓缩到单个方向上，并产生了频率和生成的快速词，并产生了敏感的快速动物量，并产生了敏感的敏化剂量，并产生了敏感的敏捷量。共鸣。
CRISPR 筛选是否能提供下一代治疗靶点？ Francisca Vazquez 1 和 William R. Sellers 1,2,3
精准癌症医学的成功取决于我们能否发现并针对患者肿瘤中的特定弱点进行治疗。理想情况下，我们将确定人类癌症中的所有靶点弱点，即维持癌症活力的靶点组合，并开发药物来抑制每个靶点。最后，我们需要非交叉耐药性治疗组合来克服人类肿瘤中发现的潜在亚克隆异质性。我们距离这一目标还很远，因为我们不完全了解癌症的弱点，而且我们缺乏针对大多数已识别弱点的药物。现在有两项进展使得在识别所有癌症弱点方面取得更大进展成为可能。首先，大量癌细胞模型的可用性和特性，虽然这些模型仍不完整，但可以开始模拟人类癌症的多样性。在这里，癌细胞系百科全书显著改变了在大量高度表征的细胞系 (1-3) 中分析治疗活性的能力。该集合现在已注释了包含 1,700 多个细胞系的数据集（可在 depmap.org 上获取）。模型生成方面的最新进展应该可以大大扩展这种多样性。第二次革命是在没有小分子抑制剂的情况下诱导基因特异性功能丧失的能力。此外，随着基因组规模 CRISPR 筛选的出现，现在可以以汇集的形式有效地改变每个基因的功能。CRISPR 筛选现在在大量细胞系或同源细胞系对中体外常规进行，在同基因小鼠模型中体内常规进行（4-6）。这些方法已经确定了正在药物发现计划中或新抑制剂处于临床开发中的治疗靶点（图 1）。也许同样重要的是现在能够确定特定疗法的更广泛有效性或无效性